在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)和物流場(chǎng)景中，自動(dòng)化拆垛已成為提升效率和降低人工操作風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。特別是在涉及軟包、紙箱、麻包袋等不規(guī)則物體的行業(yè)，如塑膠粒子、化肥、食品加工等。

軟包拆垛的行業(yè)挑戰(zhàn)

軟包、紙箱等不規(guī)則物體在堆垛時(shí)由于形狀不規(guī)則、材質(zhì)多樣，加大了自動(dòng)化拆垛的難度，特別是在應(yīng)對(duì)變形、貼合或斜放等情況時(shí)，傳統(tǒng)的機(jī)械臂常常無(wú)從下手。企業(yè)面臨的主要難題包括：

軟包變形：軟包在堆疊過(guò)程中容易變形，導(dǎo)致抓取難度加大。

效率低下：人工拆垛耗時(shí)長(zhǎng)，且長(zhǎng)期高強(qiáng)度作業(yè)易出錯(cuò)。

安全隱患：傳統(tǒng)操作下的漏包和破包，不僅增加了額外的材料損耗，還存在安全風(fēng)險(xiǎn)。

方案亮點(diǎn)

面對(duì)以上行業(yè)挑戰(zhàn)，邁爾微視3D視覺(jué)軟包拆垛系統(tǒng)通過(guò)融合RGB-D深度視覺(jué)相機(jī)和智能算法，為拆垛操作提供了精準(zhǔn)的視覺(jué)數(shù)據(jù)和智能路徑規(guī)劃，顯著提升了自動(dòng)化拆垛的效率與準(zhǔn)確度。

高性能RGB-D相機(jī)與AI算法
         相機(jī)能夠同時(shí)捕捉垛型的表面紋理信息和點(diǎn)云數(shù)據(jù)，結(jié)合AI算法的深度學(xué)習(xí)，系統(tǒng)可以精準(zhǔn)識(shí)別和定位軟包、紙箱等不規(guī)則物體，充分利用其表面紋理和邊緣特征，確保每次抓取動(dòng)作的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，有效減少掉包和破包現(xiàn)象。

算法集成在相機(jī)端
        拆垛算法在相機(jī)內(nèi)部運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，減少了對(duì)外部工控機(jī)的依賴(lài)。這一設(shè)計(jì)大大簡(jiǎn)化了系統(tǒng)部署，降低了總體成本，同時(shí)提升了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和操作效率。

抗環(huán)境光干擾能力強(qiáng)
         系統(tǒng)具備出色的抗環(huán)境光干擾能力，能夠在復(fù)雜光照環(huán)境下保持穩(wěn)定的視覺(jué)識(shí)別性能，無(wú)論是強(qiáng)光還是弱光條件，系統(tǒng)都能有效地捕捉到物體的細(xì)節(jié)，確保拆垛任務(wù)的順利執(zhí)行。

自適應(yīng)識(shí)別無(wú)需提前采集訓(xùn)練數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能自適應(yīng)識(shí)別軟包與麻袋垛形，支持六花垛、五花垛、回形垛等復(fù)雜結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)高效拆垛，減少調(diào)試難度。

基于軟包位置的順序規(guī)劃通過(guò)獲取每個(gè)軟包的位置信息，提供合理的抓取順序規(guī)劃。即使面對(duì)復(fù)雜的堆疊形態(tài)，系統(tǒng)也能確保每個(gè)軟包被高效、安全地處理。

四點(diǎn)標(biāo)定，簡(jiǎn)便高效 邁爾微視提供四點(diǎn)標(biāo)定方法，用戶(hù)可靈活選擇標(biāo)定點(diǎn)，系統(tǒng)自動(dòng)計(jì)算相機(jī)與機(jī)械臂的轉(zhuǎn)換矩陣，比傳統(tǒng)的9點(diǎn)或64點(diǎn)標(biāo)定更為便捷。

廣泛適配與集成能力

邁爾微視3D視覺(jué)軟包拆垛系統(tǒng)已適配多家主流工業(yè)機(jī)器人品牌，如ABB、庫(kù)卡、發(fā)那科、遨博、越疆等，支持TCP/IP通訊，實(shí)現(xiàn)快速無(wú)縫集成。憑借模塊化設(shè)計(jì)，系統(tǒng)可以輕松集成到現(xiàn)有自動(dòng)化生產(chǎn)線中，大幅減少升級(jí)自動(dòng)化過(guò)程中的技術(shù)壁壘。